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RSS订阅原创 2025.12.11 力扣每日一题
该算法统计被其他建筑包围的建筑数量。通过维护每行/列的最小最大坐标值（row_min/row_max, col_min/col_max），判断建筑是否满足：在行方向位于左右建筑之间，在列方向位于上下建筑之间。初始化时设置边界值，遍历建筑更新极值后，再次遍历检查每个建筑是否被包围。时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)，n为建筑数量。
2025-12-11 23:48:40
228
原创 2025.12.10 力扣每日一题
该算法解决计算机解锁顺序排列数问题。核心约束是：所有非0号计算机的复杂度必须严格大于0号计算机，否则返回0。若满足条件，则有效排列数为(n-1)!（阶乘），其中n为计算机数量。算法通过遍历数组验证约束条件，同时计算阶乘并取模防止溢出。时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)。
2025-12-10 22:44:03
211
原创 2025.12.09 力扣每日一题
摘要：该代码使用哈希表统计前后缀元素出现次数，高效计算满足条件的三元组数目。通过维护前缀表pre和后缀表suf，在遍历数组时动态更新两个哈希表，统计满足nums[i]=2nums[j]和nums[k]=2nums[j]的元素数量，避免暴力枚举带来的溢出问题。时间复杂度为O(n)，空间复杂度O(n)，利用取模运算防止结果溢出。
2025-12-10 00:01:11
142
原创 2025.12.08 力扣每日一题
摘要：该文展示了一个计算平方和三元组数目的C++解法。通过三重循环遍历1到n的所有整数组合，检查是否满足i²+j²=k²的条件，统计符合条件的组合数并返回。算法时间复杂度为O(n³)，适用于小规模输入。
2025-12-08 21:51:47
184
原创 2025.12.07 力扣每日一题
文章摘要：该代码实现了一个统计区间内奇数数量的简单方法。通过遍历从low到high的所有整数，检查每个数是否为奇数（i%2==1），并累加计数。最终返回奇数总数。虽然有效，但可能存在更高效的数学计算方法。
2025-12-07 23:35:42
189
原创 2025.12.06 力扣每日一题
该题解使用动态规划和单调队列统计极差不超过K的数组分割方式数。通过维护最大值和最小值双端队列，在滑动窗口内保证极差条件，动态计算分割方案数。时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)。核心在于窗口调整时动态更新前缀和数组，并利用模运算处理大数。最终返回dp[n]作为结果。
2025-12-07 00:04:05
135
原创 2025.12.05 力扣每日一题
该算法统计将数组划分为两部分时，两部分元素和之差为偶数的分区方案数。通过累加数组总和，然后遍历数组逐步计算前后部分和，检查差值是否为偶数来计数。时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。适用于需要统计特定分区方案的场景。
2025-12-07 00:03:56
157
原创 2025.12.04 力扣每日一题
本文提出了一种统计道路上车辆碰撞次数的算法。通过分析车辆行驶方向（L左/R右/S静止），算法首先排除不会发生碰撞的前缀向左车辆和后缀向右车辆。然后统计剩余区间内非静止车辆的数量，这些车辆必然会发生碰撞。该算法时间复杂度为O(n)，空间复杂度O(1)，高效解决了道路碰撞次数的统计问题。
2025-12-07 00:03:44
181
原创 2025.12.03 力扣每日一题
该算法统计平面点集中可以形成梯形的数目。通过双重循环遍历所有点对，计算每对点形成的直线斜率和截距，并按斜率分组存储。同时计算点对中点坐标和斜率，用于后续去重。统计阶段：1) 对每组相同斜率的直线，计算截距不同的直线组合数；2) 减去因中点相同且斜率不同（平行四边形）而被重复统计的组合。使用哈希表优化存储和查找，最终返回梯形总数。时间复杂度O(n²)，空间复杂度O(n²)。
2025-12-07 00:03:30
214
1
原创 2025.12.02 力扣每日一题
本文介绍了一种计算N台电脑同时运行的最长时间的方法。算法通过二分查找确定最大可行时间，关键步骤包括：1)计算所有电池总电量；2)在0到总电量/N的范围内二分查找；3)对于每个中间值x，计算所有电池能贡献的总时长；4)比较总贡献与N*x的需求，调整查找范围。最终返回的l值即为N台电脑能同时运行的最长时间。该算法时间复杂度为O(M log K)，其中M是电池数量，K是总电量/N的值。
2025-12-07 00:02:56
189
1
原创 2025.12.01 力扣每日一题
本文介绍了一种使用二分查找算法求解"同时运行N台电脑的最长时间"问题的高效解法。算法首先计算所有电池的总电量，通过二分查找确定最大运行时间x，检查所有电池能否提供至少n*x的总电量。核心思路是将问题转化为电量分配问题，利用二分法快速定位最优解。文章还详细讲解了C++17的reduce函数用法，包括基础累加、自定义操作和并行计算，并对比了reduce与accumulate的区别。示例代码展示了如何应用该算法解决实际问题，最终返回满足条件的最大运行时间。
2025-12-02 00:00:06
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原创 力扣每日一题 2025.11.30
摘要： 题目要求找出最短的子数组，使其移除后剩余数组和能被P整除。解法利用哈希表存储前缀和模值，通过计算当前模与目标模的关系快速定位满足条件的子数组。核心步骤：1)计算总和模x；2)遍历数组，维护前缀和模y；3)在哈希表中查找(y-x) mod p对应的索引，更新最小长度。示例验证显示算法正确性。此外，C++的auto关键字用于自动类型推断，简化代码，尤其在处理复杂类型或迭代器时效果显著。 （字数：150）
2025-11-30 23:49:47
766
1
原创 2025.11.29 力扣每日一题
文章摘要： 该文介绍了一个简单的算法解决方案，用于计算使数组和能被K整除的最少操作次数。核心思路是先计算数组元素的总和sum，然后返回sum对K取模的结果。当sum能被K整除时结果为0，否则结果为余数，即需要增加或减少的操作次数。代码简洁高效，时间复杂度为O(n)。
2025-11-29 23:49:03
164
原创 力扣每日一题 2025.11.28
该题解通过DFS遍历树结构，统计能被K整除的连通块数目。算法首先构建邻接表表示树结构，然后从根节点开始递归计算每个子树的权值和。当子树权值和能被K整除时，计数器加1。最终返回满足条件的连通块总数。时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(n)，其中n为节点数。关键点在于递归过程中实时判断子树权值和对K取模的结果。
2025-11-28 23:15:50
264
原创 力扣每日一题 2025.11.27
该算法解决"长度可被K整除的子数组的最大元素和"问题。采用前缀和与动态规划结合的方法：1)计算前缀和数组sum；2)维护一个大小为K的数组min_s，记录不同余数对应的最小前缀和；3)遍历时利用sum[j]-min_s[i]计算符合条件的子数组和，其中i=j%k。通过不断更新min_s和最大值ans，最终得到结果。时间复杂度O(N)，空间复杂度O(N+K)，巧妙利用余数性质优化了计算过程。
2025-11-28 23:12:03
627
原创 力扣每日一题 2025.11.26
本文提出了一种解决"矩阵中和能被K整除的路径"问题的动态规划方法。通过定义三维DP数组dp[m+1][n+1][k]，其中dp[i][j][r]表示到达网格(i-1,j-1)时路径和模k等于r的路径数量。算法从起点开始初始化，遍历每个网格点时，根据上方和左方相邻点的状态转移计算当前点的路径数，最终返回终点处模k为0的路径数。该方法利用动态规划有效避免了重复计算，时间复杂度为O(mnk)，空间复杂度为O(mnk)，适用于大规模网格计算。
2025-11-26 23:43:04
468
原创 力扣每日一题 2025.11.25
本文探讨了寻找能被K整除的最小全1数的问题。关键点在于通过余数递推避免数值溢出：每次计算当前全1数对K的余数时，利用前一个余数乘以10加1再取模的方法（rem_m = (rem_{m-1}*10+1)%k）。算法先排除K为2或5倍数的情况，然后最多进行K次循环，利用鸽巢原理保证在K次内必能找到解或确定无解。这种方法无需构造实际的全1数，仅通过余数计算即可高效求解，时间复杂度为O(K)。例如K=3时，经过3次迭代即可找到111是满足条件的最小解。
2025-11-26 00:08:18
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原创 2025.11.23 力扣每日一题
本文提出了一种使用动态规划解决"可被三整除的最大和"问题的方法。算法通过二维数组memo[i][j]记录前i+1个元素中和除以3余j的最大值，采用记忆化递归实现。递归函数dfs考虑两种情况：不选当前元素时保持余数不变，或选择当前元素时更新余数。通过比较这两种情况获取最大值并存储，避免重复计算。最终返回考虑所有元素且余数为0时的最大和，即为所求结果。该方法有效降低了时间复杂度，适用于解决类似的最大和模数问题。
2025-11-25 00:14:50
342
原创 2025.11.24 力扣每日一题
本文介绍了一种高效判断二进制序列前缀能否被5整除的算法。通过维护前缀余数（当前二进制前缀转换为十进制后对5取余的结果），避免了直接计算大数导致的溢出问题。算法核心是利用模运算性质：每次迭代时，当前余数=(前次余数×2+当前位)%5。该方法时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)，有效解决了大数溢出和计算效率问题。示例说明如何计算二进制序列[1,0,1,1]的各个前缀余数，并解释了为何前缀余数法优于直接计算十进制值。
2025-11-24 23:47:26
291
原创 2025.11.22 力扣每日一题
摘要：这段代码通过遍历数组，统计不能被3整除的元素个数，并将这些元素加1使其被3整除。最终返回操作次数。该方法简单直接，时间复杂度为O(n)。注意：实际可能需要更复杂的处理来确保最优解。
2025-11-22 22:39:39
266
原创 2025.11.21 力扣每日一题
本文介绍了一种计算字符串中长度为3的不同回文子序列数量的算法。算法核心是枚举26个小写字母作为首尾字符，定位其在字符串中的首尾出现位置，统计中间不同字符的数量。通过哈希集合自动去重的特性，高效统计中间字符种类数，将结果累加得到最终答案。该算法时间复杂度为O(26*n)，适用于处理任意长度的字符串。示例验证表明该方法能正确统计回文子序列数量。
2025-11-21 21:52:29
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原创 2025.11.20 力扣每日一题
本文介绍了力扣757题"设置交集大小至少为2"的官方解法。该算法首先对区间进行排序（左端点升序，相同则右端点降序），然后从右向左处理每个区间。对于每个区间，若当前包含数字不足2个，则从其左端点开始选取新数字，并将这些数字共享给前面的重叠区间。通过维护temp数组记录各区间已包含数字，确保最终集合最小。示例验证展示了算法如何逐步处理区间并构建大小为3的集合[3,4,1]，与示例结果[2,3,4]等价。该解法高效地解决了要求所有区间至少包含集合中2个元素的问题。
2025-11-20 18:10:39
215
原创 2025.11.19 力扣每日一题
这篇文章描述了一个简单的数组处理算法：在排序后的数组中，每当遇到与给定值original相等的元素时就将original翻倍。算法首先对数组进行排序(O(NlogN)复杂度)，然后遍历数组(O(N)复杂度)，总时间复杂度为O(NlogN)。该解决方案简洁高效地实现了题目要求，即在排序数组中按顺序查找并连续翻倍原始值的过程。
2025-11-19 21:08:05
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原创 2025.11.18 力扣每日一题
该题目要求判断给定二进制数组能否被完整解码为1比特和2比特字符，并确定最后一个字符是否为1比特字符。解码规则为：遇到1时必须取后两位组成2比特字符，遇到0时取1位作为1比特字符。解题思路是遍历数组（除最后一位），根据当前值决定前进1位或2位。若最终停留的位置恰好在倒数第二位，说明最后一位是独立的1比特字符，返回true；否则返回false。例如[1,0,0]解码后最后一个字符是1比特，而[1,1,1,0]的最后一个字符是2比特。
2025-11-18 23:34:35
621
原创 2025.11.17 力扣每日一题
摘要： 该算法检查数组中所有1之间的间隔是否≥k。初始化计数器cnt=k是关键：若设为0，首个1会被误判为间隔不足（当k≥1时）。初始化为k可避免此问题，确保首个1无需间隔检查。遍历时，遇到0则cnt++；遇到1时，若cnt<k则返回false，否则重置cnt=0。此设置兼容k=0（允许相邻1）的情况，保证逻辑正确性。
2025-11-17 18:35:54
205
原创 2025.11.16 力扣每日一题
本文介绍了计算字符串中仅包含'1'的子串数量的算法。通过遍历字符串，记录当前连续'1'的个数，当遇到'0'时重置计数器。对于每个连续'1'序列，其包含的子串数为1+2+...+n（n为连续'1'长度），通过累加这些值得到结果。为防止数值过大，使用1e9+7取模处理。算法时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。
2025-11-16 19:54:50
333
原创 2025.11.14 力扣每日一题
本文介绍了二维差分数组算法及其应用。该算法用于高效处理矩阵中子矩阵元素的批量增减操作，通过差分标记和前缀和计算实现。要点包括：1) 差分数组通过四个角落标记实现子矩阵加减；2) 使用(n+2)×(n+2)数组避免边界判断；3) 通过二维前缀和还原最终矩阵。相比直接操作，时间复杂度从O(k·n²)优化到O(k+n²)。文章还对比了一维/二维差分数组的实现方法，并提供了完整C++代码示例。该技术适用于需要频繁子矩阵更新的场景，是区间操作的高效解决方案。
2025-11-15 23:28:37
1421
原创 2025.11.15 力扣每日一题
本文提出了一种统计字符串中“1显著子串”（满足子串中1的数量≥0数量的平方）的高效算法。算法通过维护0的位置数组pos0（初始包含哨兵-1）和遍历字符串，分两部分统计：1）不含0的子串直接通过右边界与最后一个0的位置差计算；2）含0的子串通过倒序遍历pos0，筛选满足条件的左端点范围。利用哨兵-1统一处理边界情况，保证时间复杂度为O(n)。关键步骤包括：更新0的位置数组、动态统计1的总数、分情况计算有效子串数量，最终返回满足条件的子串总数。
2025-11-15 21:14:45
498
原创 2025.11.13 力扣每日一题
这段代码计算将字符串中的1移动到末尾的最大操作次数。其核心思路是：遍历字符串时统计遇到的1的数量（countOne），当遇到0时，跳过连续的0并累加左侧1的数量到结果（ans）。这样每个0区间的操作次数等于其左侧所有1的数量。例如字符串"1001101"中，跳过连续0后累加countOne，最终得到4次操作。算法通过单次遍历实现，时间复杂度为O(n)，高效且正确。
2025-11-13 18:35:56
1002
原创 2025.11.12 力扣每日一题
该题目要求通过相邻元素的最大公约数（gcd）操作使数组所有元素变为1，求最少操作次数。关键点在于：若数组整体gcd大于1则无法生成1；若已有1则只需替换剩余元素；否则需寻找最短gcd为1的子数组来生成1，再替换其他元素。算法首先判断整体gcd，若满足条件则统计1的个数或寻找最短子数组。时间复杂度为O(n²)，空间复杂度为O(1)。示例验证显示算法正确性。
2025-11-13 18:31:43
215
原创 2025.11.11 力扣每日一题
该代码解决的是"474.一和零"问题，即给定一个二进制字符串数组，在不超过m个0和n个1的限制下找到最大子集长度。这是一个二维0-1背包问题变种： 问题建模：将每个字符串视为物品，其"重量"由0和1的数量构成，背包容量为m个0和n个1。 动态规划解法： 使用dp[j][k]表示用不超过j个0和k个1时的最大子集长度 反向遍历容量(m→0, n→0)避免重复选择 状态转移方程：dp[j][k] = max(不选当前字符串，选当前字符串) 优化处理： 预处理每个字符串的0
2025-11-11 23:59:56
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原创 2025.11.10 力扣每日一题
摘要：本文介绍了一个利用单调栈解决"将所有元素变为0的最少操作次数"问题的算法。该算法通过维护一个单调递增栈来统计需要的最少操作次数，每次遇到比栈顶元素大的非零元素时计数并压栈。时间复杂度为O(n)，每个元素最多入栈和出栈一次。单调栈的核心思想是保持栈内元素单调性，通过弹出破坏单调性的元素来高效解决问题，在区间最值、下一个更大元素等问题中有广泛应用。
2025-11-10 22:47:25
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1
原创 2025.11.08 力扣每日一题
按照二进制位从高到低的顺序，根据每个 1 的位置计算其基准操作次数，再通过符号交替体现位之间的抵消关系，最终累加得到总操作次数。我们可以将方法一的递归改成迭代。
2025-11-08 23:18:04
382
原创 2025.11.07 力扣每日一题
本文提出了一种解决"最大化城市最小供电量"问题的高效算法。方法采用二分查找确定可能的最小供电量最大值，结合贪心策略和差分数组优化计算。具体实现分为：1)利用差分数组预处理初始供电量；2)设计检查函数验证目标值可行性，通过贪心策略在最右侧补建电站以最大化覆盖范围；3)采用二分框架快速搜索最优解。该算法的时间复杂度为O(n log S)，其中n为城市数，S为可能的供电量范围，显著优于暴力解法，能够高效处理大规模数据。
2025-11-08 22:38:28
395
原创 2025.11.06 力扣每日一题
摘要：该算法解决电网维护问题，使用并查集管理电网连通性，结合有序集合存储在线电站。初始化时每个电站独立，通过合并操作连接电网。对于查询：类型1查找指定电站或所属电网的最小在线电站；类型2标记电站离线。算法利用路径压缩优化并查集查找效率，通过哈希表维护各电网在线电站的有序集合。核心复杂度为O(α(n))的并查集操作和O(logn)的有序集合操作，适用于大规模电网维护场景。
2025-11-07 23:52:06
218
原创 8.26学习日志
杨辉三角是一个经典的编程问题，其核心规律是每个数等于它上方两数的和。主要实现要点包括：1）使用双重循环控制行和列；2）边界条件处理（首尾元素为1）；3）动态二维数组vector<vector<int>>存储数据。解题时先初始化行向量并赋初值1，再通过递推公式计算中间元素。该问题结合了循环、数组和组合数学知识，还可延伸出组合数、二项式定理等数学概念。典型实现使用C++的vector容器，具有动态扩展、灵活高效的特点。
2025-08-26 17:53:08
1064
原创 8.25学习日志
本文总结了C++哈希容器和Lambda表达式的核心知识点。哈希容器(unordered_set/map等)基于哈希表实现，提供O(1)平均时间复杂度的快速查找，适用于不需要元素有序的场景；而有序容器(set/map等)基于红黑树实现，保持元素有序但查找复杂度为O(logn)。文章详细介绍了四大哈希容器的使用方法、性能优化技巧和常见应用场景。 Lambda表达式部分系统讲解了其语法结构、捕获机制、mutable关键字、返回类型声明等核心概念，并展示了在STL算法、类成员函数、泛型编程等场景中的实际应用。最后通
2025-08-25 17:46:44
1086
原创 8.20学习日志
本文介绍了C++中异或(XOR)运算符^的用法及其在算法中的应用。异或运算遵循"相同为0，不同为1"的规则，具有交换律、结合律等特性。文章重点讲解了异或运算在五个场景中的应用：1)交换变量值；2)寻找数组中只出现一次的数字；3)简单加密解密；4)判断数字符号；5)硬件位操作。针对LeetCode第136题，提供了两种解法：哈希集合法和高效的异或位运算解法，后者通过连续异或操作将出现两次的数字抵消，最终得到只出现一次的数字。异或运算在算法中具有空间复杂度低、执行效率高的优势。
2025-08-20 17:54:38
1323
原创 8.19学习日志
静态数组（如C/C++）可能需要手动计算长度。动态数组/列表（如Java、Python）通常有内置方法或属性（如.length或len()在字符串场景中，类似的方法也适用（如或len(str)sizeof()和.size()是两种不同的获取大小或长度的方法，但它们适用于不同的场景和编程语言。1.sizeof()适用语言C / C++作用sizeof()是一个运算符（不是函数），用于计算变量、数据类型或对象在内存中占用的字节数（byte）。特点在编译时确定结果（静态计算）。可以用于基本数据类型（如int。
2025-08-19 17:10:31
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